A comparison of the statistical power of different methods for the analysis of cluster randomization trials with binary outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Cluster randomization trials are randomized controlled trials (RCTs) in which intact clusters of subjects are randomized to either the intervention or to the control. Cluster randomization trials require different statistical methods of analysis than do conventional randomized controlled trials due to the potential presence of within-cluster homogeneity in responses. A variety of statistical methods have been proposed in the literature for the analysis of cluster randomization trials with binary outcomes. However, little is known about the relative statistical power of these methods to detect a statistically significant intervention effect. We conducted a series of Monte Carlo simulations to examine the statistical power of three methods that compare cluster-specific response rates between arms of the trial: the t-test, the Wilcoxon rank sum test, and the permutation test; and three methods that compare subject-level response rates: an adjusted chi-square test, a logistic-normal random effects model, and a generalized estimating equations (GEE) method. In our simulations we allowed the number of clusters, the number of subjects per cluster, the intraclass correlation coefficient and the magnitude of the intervention effect to vary. We demonstrated that the GEE approach tended to have the highest power for detecting a statistically significant intervention effect. However, in most of the 240 scenarios examined, the differences between the competing statistical methods were negligible. The largest mean difference in power between any two different statistical methods across the 240 scenarios was 0.02. The largest observed difference in power between two different statistical methods across the 240 scenarios and 15 pair-wise comparisons of methods was 0.14.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,403 | 0,691 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».